Position Responsibilities and Expectations: • This hands-on product management role helps turn customer needs, technical requirements, supplier and manufacturing inputs, market opportunities, and business objectives into successful simulation peripheral products from concept through launch and post-launch
Company Description About Grab and Our Workplace Grab is Southeast Asias leading superapp. From getting your favourite meals delivered to helping you manage your finances and getting around town hassle-free, weve got your back with everything.
Humanoid感控算法工程师/专家 上海 全职 职位描述 1、设计与实现人形机器人全身控制策略，覆盖 locomotion、地形穿越、以及负载/接触条件下的 loco-manipulation；2、搭建与优化运动数据引擎：人体动作重定向、场景感知的数据合成、长时序技能编排；3、训练覆盖大规模人体动作的通用全身控制基座模型，作为上层任务的统一底座；4、构建多任务感知-运控架构，支持技能持续扩展而无需重建训练管线；5、探索 whole-body intelligence 的 scaling law，研究策略的容量边界与扩展方式；6、探索前沿方向的可行性，包括条件运动生成、人机协同操作等； 职位要求 1、强化学习、机器人学或计算机视觉相关专业，硕士及以上学历；2、2 年以上具身智能领域研发经验，或具备同等强度的项目成果；3、具备至少一个由本人主导、覆盖策略训练至真机部署全流程的完整项目经历；4、具备依据论文独立复现前沿工作的能力，能够在无开源代码的条件下补全实现细节；5、深度掌握 Isaac Lab / IsaacSim / MuJoCo 中至少一项，具备定位仿真器层面问题的能力（接触求解、碰撞几何、时间步设置、并行环境数值行为等）；6、具备系统性的 sim-to-real 实践经验，能够清晰阐述所遇差异的成因、验证方法与解决路径；7、PyTorch 工程能力扎实，具备独立搭建训练框架及性能优化的能力；优先条件- 熟悉 motion tracking / motion retargeting / motion matching，并了解各方法的适用边界- 具备 teacher-student 蒸馏、DAgger
【人形机器人】双足运控算法工程师-强化学习 北京、上海 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 - 研发 职位描述 1、负责/主导双足机器人强化学习（RL）运控算法研发，覆盖行走/转向/起步停止/跑步、上下坡与台阶、抗外力扰动等核心能力，并实现真机稳定闭环。2、搭建并维护训练Pipeline：仿真环境构建（动力学、接触、执行器与传感器模型）、奖励函数与课程学习、并行采样与训练监控、实验可复现与版本管理。3、负责Sim2Real落地与鲁棒性提升：域随机化（质量/惯量/摩擦/延迟/噪声）、系统辨识、策略泛化与真机调参闭环。4、设计并实现策略与底层控制栈对接（PD/阻抗/WBC/状态机），处理控制频率、延迟、力矩/速度饱和、关节限位与安全保护等工程约束。5、构建并优化步态与接触切换稳定性（单/双支撑过渡、落脚冲击、滑移抑制），降低抖动与能耗，提升步态自然性与可控性。6、建立异常工况处理机制：跌倒检测、失稳恢复（fall recovery）、安全降级、故障注入测试与保护策略。7、制定并维护双足运控评测体系：成功率、速度范围、通过率（地形/扰动/摩擦）、稳定裕度、能耗/温升、恢复时间等，并推动自动化回归。8、支持真机联调与问题定位：策略崩溃、奖励投机、接触抖动、仿真偏差、传感器漂移、执行器带宽限制等问题分析与优化。 职位要求 1、机器人、控制、自动化、机械、计算机等相关专业，本科及以上学历。2、3年以上强化学习或机器人运动控制相关经验；具备足式/双足机器人真机落地经验者优先。3、熟悉主流RL算法与实现（PPO/SAC/TD3等），理解稳定训练要点（归一化、优势估计、探索、约束等）。4、具备扎实的动力学与控制基础：刚体动力学、接触与摩擦、步态稳定性、阻抗/力控、状态估计基础概念。5、熟练Python/C++，具备良好的工程实现与调试能力；熟悉Linux与常用开发/调试工具链。6、熟悉至少一种机器人仿真平台（MuJoCo/Isaac Gym/Isaac Sim/Gazebo等），能够独立完成模型、环境与传感器/执行器仿真开发。7、具备数据分析与系统化定位能力（日志、可视化、回归对比、消融实验），能推动问题闭环。8、具备良好沟通协作能力，能与硬件、全身控制、状态估计、测试团队高效配合。优先考虑条件：1、有复杂地形与强扰动鲁棒行走经验（台阶、碎石、低摩擦、推搡、载荷变化）。2、有WBC/QP/MPC与RL结合、或分层控制（技能/策略/控制器）工程经验。3、有系统辨识、执行器模型（电机/减速器/摩擦/带宽）建模与补偿经验。4、能阅读英文论文/技术文档并快速复现与落地。 投递...
运动控制算法实习生（强化学习方向） 深圳 实习 研发 - 算法 职位描述 【关于我们】小鹏机器人中心致力于研发先进的人形机器人技术，覆盖机器人行走、灵巧操作、智能导航，以及在大语言模型支持下的人机交互等方向。我们的软硬件研发团队分布于深圳、上海、广州、北京及北美，汇聚跨学科的一流人才。加入我们，你将参与把人工智能真正落地到物理世界的核心工作，与控制、感知、规划、硬件等多领域工程师紧密协作，攻克前沿科研与工程难题，并推动人形机器人关键能力的持续演进。【工作职责】1、参与机器人的强化学习训练，优化机器人运动规划与控制策略，与传统控制方法形成互补，提升整体运动性能；2、参与机器人数据重映射（retargeting / remapping）与位置/姿态跟踪算法的开发与优化；3、将先进运动控制与机器学习方法应用于我们的自研人形机器人，推动算法从离线验证到真机闭环；4、研究和复现前沿强化学习算法，探索相关领域学术和工程问题。 职位要求 【岗位要求】1、本科及以上在读，数学、计算机、人工智能、自动化、机器人等相关专业优先；2、至少 1 年强化学习相关项目或研究经验，熟悉足式机器人运动学和动力学；3、熟练使用基于 Pytorch 的深度学习框架，掌握 PPO、DQN、SAC 等主流强化学习算法，以及 MuJoCo、Isaac Gym/Sim 等主流仿真工具；4、热爱机器人行业，有相关期刊或会议论文发表经历，或实际强化学习项目落地经验者优先。【你将获得】1、深度参与最前沿的具身智能算法研发，专注于双足机器人运动规划与控制，以及从仿真到实机的迁移；2、行业内资深专家的指导，对于优秀成果，我们将全力支持发表学术论文或申请专利；3、完备的实验室支持，包括充足的计算资源、稳定的机器人平台和强大的软硬件团队；4、明确的成长路径：实习生是公司的重要储备人才，对于即将毕业的优秀实习生，我们优先考虑其全职工作申请。 投递...
【27届校招】DevOps工程师 深圳 正式 研发 - 算法 职位描述 负责机器人软件研发的 CI/CD 流水线、自动化测试和仿真基础设施，提升团队交付效率和软件质量。1、设计和维护机器人软件 CI/CD 流水线（GitLab CI/Jenkins），实现从代码提交→编译构建→自动化测试→出包发布的全自动化；2、搭建和管理 SIL（软件在环）和 HIL（硬件在环）测试台架，支持机器人软件的持续集成验证；3、构建基于 MuJoCo/Isaac Sim 的仿真测试环境，支持运动控制、导航、操作等模块的自动化回归测试；4、开发和维护机器人软件的容器化部署方案，管理 Docker 镜像和 Kubernetes 集群；5、建立软件质量监控体系，包括构建成功率、测试覆盖率、缺陷趋势等度量指标。 职位要求 1、硕士以上学历，计算机、软件工程等相关专业；2、具备DevOps/CI-CD 工程经验；3、熟悉 GitLab CI、Jenkins、Argo Workflows 等至少一种 CI/CD 工具；4、精通 Docker 和 Kubernetes，有容器化应用的构建和部署经验；5、熟练使用 Python/Bash 编写自动化脚本，熟悉 Linux
【27届校招】具身技术产品经理 深圳 正式 研发 - 算法 职位描述 岗位背景：我们正处于机器人行业的生长期，行业尚无通用的产品范式。我们需要一名兼具哲学家头脑与工程师手脚的产品架构师，定义机器人在现实世界中的价值、服务与能力，而非仅是“需求翻译官”。岗位职责：1、产品定义与架构：-负责核心智能功能（交互、导航、规划、运动控制）的产品设计；-基于人类行为与物理交互，提出有创意的功能假设并输出高质量PRD；-构建逻辑严谨、扩展性强、优先级清晰的功能矩阵；2、技术可行性把控：-理解具身智能技术栈（如VLA大模型、MPC/WBC运动控制）的原理；-熟悉算法与软件在硬件产品落地过程中的常见约束；3、全链路交付与商业闭环：-主导从研发到实测的全流程，制定验收标准；-以商业价值为导向，确保功能迭代服务于明确的商业场景；4、跨域协同与体系建设：-驱动算法、硬件、软件团队协作，解决软硬耦合问题；-建立可生长的产品需求机制，保障系统架构的长期整洁与可扩展。 职位要求 1、计算机科学、机器人学、自动化、AI或相关专业，硕士及以上学历；2、B端/C端智能硬件/自动驾驶或机器人产品的工作/实习经验，有需求定义到量产落地的完整经历优先；3、核心素质-杰出的逻辑梳理能力：在面对庞杂、不确定的技术可能性时，能够维度清晰的产品逻辑树，拒绝堆砌功能；-极致的工程化思维：擅长将模糊的用户痛点拆解为可量化、可测试的衡量指标；加分项：-有机器人竞赛（如RoboCup、DARPA挑战赛）或顶级会议（ICRA/IROS）论文发表经验。-熟悉NVIDIA Isaac Sim、Gazebo等仿真环境，了解数字孪生技术。-对“AI Agent”或“大模型在物理世界的应用”有深度研究或落地经验。 投递...
【27届校招】具身智能算法研究员 - 人类数据 深圳、上海、北京 正式 研发 - 算法 职位描述 1. 第一人称感知算法开发： 研发基于第一人称视角（Egocentric View）的 3D 人体重建、动作生成、手势追踪及动作捕捉建模算法，从复杂的真实场景中提取高质量的运动指令，助力数据驱动的具身智能算法研究；2. 高精度人体重建： 利用 SMPL / SMPL-X / MANO等参数化模型、多视角几何及神经渲染等技术，实现对人类动作行为的高精度重建，解决人体自遮挡、大范围运动等困难场景下的稳健估计问题，加速业界前沿的大规模 In-the-wild 人类数据采集和数据处理任务；3. 动作生成与迁移（Retargeting）： 研究人类动作到异构机器人本体（包括但不限于全尺寸人形本体、灵巧手）的语义映射与动力学对齐，构建从“人类示范”到“机器人策略”的自动化数据管线；4. 人类数据模型训练： 参与构建人类数据基座模型训练，将第一手模型理解与数据采集实践相结合，为 VLA / WAM 等前沿架构的具身基座模型提供大规模 Human-data 数据，提升机器人在非结构化环境下的泛化能力；5. 前瞻研究与落地： 跟踪
【2027 届校招】强化学习运控算法工程师 北京、杭州 正式 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 【千寻智能2027届秋季校园招聘】 职位描述 1. 基于强化学习的人形机器人（轮式/轮足/双足）运动控制算法研究与实现，包括行走、操作、跑步、跳跃等动态运动技能的训练与部署。2. 设计并优化Sim-to-Real迁移策略，解决仿真与真实机器人之间的动力学差异（domain gap），针对机器人本体特性提出算法与机电协同设计的改进建议。3. 构建强化学习训练框架（如Isaac Gym、Mujoco + RLlib等），探索强化学习与传统控制融合、大小脑算法融合。4. 参与机器人运动学、动力学模型的搭建与仿真环境构建，建立基于强化学习的运动性能评估标准，与传统控制方法性能做对比。5. 跟踪前沿强化学习算法（如PPO、SAC、TD3、Dropout Q-learning等）及机器人运动控制领域最新成果，进行技术文献调研与原型实现。 职位要求 1. 硕士及以上学历，有强化学习在实际机器人系统上的部署经验、有Sim-to-Real迁移（域随机化、系统辨识、教师-学生策略等）实际项目经验。2. 深入理解强化学习基础理论，熟悉MDP建模、策略梯度、价值函数估计、探索-利用权衡等核心概念。3. 熟练掌握至少一种主流强化学习框架（RLlib、Stable-Baselines3、Acme、TensorFlow Agents等），并有实际训练与调优经验。4. 熟悉机器人学与传统运控（运控规划、运动学、动力学等），与仿真环境（Mujoco、PyBullet、Isaac Gym等）进行交互，设计状态空间、动作空间与奖励函数。5. 熟悉ROS2框架，掌握最优化与数值计算方法，能够理解强化学习算法中的梯度估计、约束优化等问题。6. 熟悉NVIDIA Isaac Sim/Isaac Gym、MuJoCo等高性能仿真训练平台，熟练使用C++、Python，熟悉Eigen、NumPy等科学计算库，具备良好的工程化代码能力。7. 熟悉常用传感器（IMU、力矩/力传感器、编码器等）及其在强化学习观测空间中的建模方法，了解状态估计与滤波技术。8. 保持对具身智能前沿技术的持续关注，有技术热情和技术审美，敢于创新，追求卓越。优先条件1.
【2027 届校招】机器人端到端评测工程师 北京 正式 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 【千寻智能2027届秋季校园招聘】 职位描述 1. 负责机器人整机系统的端到端评测，涵盖感知、决策、执行全链路功能与性能验证；2. 设计机器人真实场景评测方案与评测指标，搭建真实/仿真测试环境；3. 执行机器人任务级评测（如导航、抓取、人机交互等），记录并分析评测数据；4. 开发端到端自动化评测工具与脚本，提升评测效率与可复现性；5. 跟踪机器人系统版本迭代，输出质量评估报告，推动产品质量持续提升。 职位要求 1. 本科及以上学历，机器人工程、自动化、计算机、机械电子工程等相关专业2027届应届生；2. 了解机器人系统架构，有ROS/ROS2使用经验，熟悉机器人导航、运动规划、视觉感知等模块；3. 熟练使用Python/C++，具备良好的编程能力与脚本开发能力；4. 有机器人竞赛（如RoboMaster、RoboCon）、科研项目或实际机器人调试经验者优先；5. 了解仿真平台（如Gazebo、Isaac Sim、MuJoCo等）使用者优先；6. 动手能力强，对机器人有浓厚兴趣，具备良好的问题定位与分析能力。 投递...
具身算法工程师 上海 全职 研发 - 算法 职位描述 1. 负责具身智能技术链路建设，包括遥操作数据采集、数据管理、模型训练、模型评测、模型部署及真机验证等完整研发闭环；2. 搭建并持续完善数据采集与标注平台、模型训练与微调平台、模型部署与推理平台，提升具身智能研发效率；3. 负责 Diffusion Policy、DP3、Pi0、LingBot-VLA 等开源模型的复现、适配、优化及工业任务落地；4. 负责遥操作数据、第一视角数据（Ego）、动捕数据、多模态数据等数据处理及训练流程建设，支撑具身智能模型训练；5. 负责 DAgger、模仿学习、强化学习、Sim-to-Real 等算法在轮式双臂机器人及复合机器人上的训练、部署及性能优化；6. 与机器人软件、算法及项目团队协同，完成模型在真机上的部署、调试、验证及持续优化，支撑项目交付。 职位要求 1. 硕士及以上学历，机器人、计算机、人工智能、自动化等相关专业；2. 熟悉模仿学习（Imitation Learning）、VLA、强化学习、Sim-to-Real 等具身智能相关方向；3. 熟练掌握 Python，熟悉 Linux 开发环境，具备良好的软件工程能力；具有 C++ 开发经验者优先；4. 熟悉 PyTorch 等深度学习框架，具备模型训练、微调、推理部署及性能优化经验；5. 熟悉 ROS/ROS2，具有机器人真机部署、调试及模型落地经验；6. 熟悉 LeRobot、RoboMimic、Isaac
【27届】具身算法工程师 深圳 研发 - 算法 27届校园招聘 职位描述 【职位描述】我们正在构建面向真实世界复杂操作任务的新一代具身智能系统，聚焦人机协作、精细灵巧操作等高价值场景。我们希望探索的不只是“机器人能完成一次任务”，而是让机器人具备真正的感知—决策—动作—反馈闭环能力：能够理解环境与任务，感知接触与物体状态，在毫秒级反馈中调整动作，并在失败、扰动和未知环境下持续适应。你将参与构建 System 1 + System 0 分层具身智能架构：由低频的语义理解、任务规划与技能生成，到高频的行为生成、力/触觉反馈与反射控制，打通从 Foundation Model → Policy → Sensorimotor → 真机执行 的完整链路。这是一个强调算法创新与真实机器人落地并重的岗位。你可以深入算法模型，也可以向数据、仿真、训练系统和机器人部署延伸，最终目标是让算法真正跑在机器人上、解决真实世界的问题。【核心职责】1. System 0 / System 1 分层策略与控制 设计并研发System 1低频语义策略与System 0高频行为/控制策略，建立长短时序协同的分层具身智能架构。 面向抱扶、护理、人机协作、精细操作等复杂任务，研究策略生成、行为反馈与稳定闭环控制。 探索Behavior Cloning、强化学习、Diffusion /
KA 客户解决方案专家（具身智能方向） 北京 社招 全职 职位描述 岗位职责1、具身智能大客户解决方案设计与落地：面向央国企、大型制造企业、物流仓储、能源电力、智慧城市等行业头部客户，深入理解客户业务流程和场景痛点，主导具身智能方向解决方案的规划、设计与撰写；2、结合公司具身智能能力（人形/轮式/协作机器人、多模态感知、VLA 大模型、灵巧操作、具身 Agent 等），产出可落地、有竞争力的端到端方案，典型场景包括但不限于：——工业制造：柔性装配、质量巡检、物料搬运、上下料自动化；——物流仓储：智能分拣、无人搬运（AMR/AGV）、码垛拆垛；——能源电力：设备巡检、带电作业、危险环境替代人工；——公共服务：展厅导览、智慧营业厅、安防巡逻；——特种作业：核工业、矿山、消防、深海等极端环境作业。3、主导或深度参与标杆项目从需求调研、方案设计、POC 验证、部署交付到持续运营优化的全生命周期，确保具身解决方案的落地效果与客户 ROI。4、系统性沉淀具身智能行业解决方案，提炼可复用的场景模板、部署方法论和 ROI 测算模型，推动方案产品化与规模化复制；跟踪具身智能行业政策（如人形机器人产业政策、智能制造专项）、技术演进（VLA 模型、Sim-to-Real、具身操作大模型）、竞品动态，定期输出行业洞察与方案迭代建议。5、配合销售团队进行客户高层拜访、技术交流、方案宣讲与现场 Demo 演示（可能涉及机器人实机演示）；独立完成技术白皮书、投标方案、可行性分析报告、安全评估报告等专业文档；具备优秀的现场讲标和答辩能力。 职位要求 任职要求1、本科及以上，机器人工程、自动化、计算机、机械电子、人工智能或相关专业2、5 年以上解决方案/售前架构师/技术咨询经验，其中至少 2 年聚焦机器人、具身智能或 AI 方向3、独立主导过央国企或大型企业（制造业/能源/物流等，年营收 100 亿+ 或员工 10000+）的机器人或智能化改造类项目方案设计与交付，熟悉政企客户立项、招标、验收全流程4、有机器人硬件选型、传感器集成、边缘计算部署或软硬一体系统集成项目经验，理解现场部署的工程实际5、理解具身智能核心技术栈，熟悉 ROS/ROS2 生态，具备基本的脚本编写和调试能力6、出色的方案撰写和现场演讲能力，能产出高质量的技术方案、投标文档和可行性报告7、优秀的跨部门协调能力，能有效连接算法、硬件、产品、交付与销售团队 投递...
具身智能算法实习生（世界模型方向） 上海、合肥 实习 数字技术 - 算法 职位 ID：A185689 职位描述 模型研发：参与世界模型（World Models）的开发，优化系统在非结构化环境下的动态预测与隐空间（Latent Space）表征能力。仿真与训练：利用仿真系统进行策略训练，并参与 Sim-to-Real 迁移技术的开发与调试。数据管线：构建具身智能数据集，负责仿真合成数据、真实示教数据（Teleoperation）的清洗、标注与扩增。算法复现：跟踪并复现具身智能领域前沿论文，持续优化模型在复杂抓取与长程规划任务中的泛化表现。软硬件联调：协助将仿真中训练好的策略部署至实体机械臂，参与解决实际环境中的感知与执行偏差问题。 职位要求 教育背景：计算机、机器人、自动化等相关专业在读硕士或优秀本科生。编程功底：掌握Python/C++，熟练掌握 PyTorch 或 JAX 深度学习框架；熟悉 Linux 开发环境及常用的版本控制工具。仿真经验：具备仿真系统的实际使用经验（如 NVIDIA Isaac Sim、MuJoCo 等），能够独立搭建实验场景并进行参数调优。模型认知：了解具身智能领域主流具体模型（如Dreamer系列、VLA/RT 系列等）的核心原理。算法基础：熟悉强化学习（RL）或生成式模型（Diffusion, VAE），对 Transformer 架构有基本理解。工具使用：熟悉 ROS 2 通信协议，具备基本的硬件接口调用与调试能力。综合素质：具备良好的论文阅读能力，动手能力强，能主动解决开发中的工程问题。加分项：有实体机械臂或灵巧手（如多指夹爪）的实际部署与手眼标定经验。有在机器人相关竞赛（如 RoboMaster、电子设计竞赛）中获奖的经历。在 NeurIPS、ICLR、CVPR、IROS、CoRL 等人工智能或机器人顶级会议上发表过论文。 投递...
Job Description: The jobholder is responsible to maintain the training devices at the level of reliability (99%) of Airbus training standards), and certified by Airworthiness Authorities; Ensure the Training Customer Feedback (TCF75) in terms of Training
具身智能算法工程师（框架方向） 北京、上海 社招 全职 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 职位 ID：A141087 职位描述 1. 将强化学习（RL）、模仿学习（IL）、扩散策略、VLM/LLM 微调等具身算法，高效嵌入 RLinf 框架，定义训练、推理、回放、评测的标准接口与数据流。2. 主导大规模分布式 RL 训练 pipeline 的算法侧调优（如 PPO、SAC的并行采样、经验池管理、优势估计加速），提升训练效率和样本利用率。3. 负责具身基座模型（如 VLA、WAM 类）在 RLinf 上的 LoRA/QLoRA 微调适配，并参与 sim-to-real 迁移策略，保证模型在真实机器人上的性能可复现。4. 设计高效的数据采集、标注、重放与评测工作流，与硬件团队配合制定数据格式标准，支持仿真环境与真实传感器数据的统一接入。5. 针对典型具身任务（操作、导航、抓取等），构建 benchmark
具身智能运动控制算法工程师-深圳 深圳 校招 正式 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 你将参与：1. 研发四足、人形机器人（腿足/机械臂）相关强化学习和模仿学习的运动控制算法，基于 IsaacSim/MuJoCo 等仿真平台搭建大规模并行训练环境，实现动作轨迹跟踪、全身协调控制及力控策略，自适应多种地形环境；2. 参与 Sim-to-Real 迁移全流程，系统性分析并解决电驱、结构、传感器相关 gap ，结合系统辨识、状态估计、域随机化等技术提升真机部署鲁棒性；3. 实现运控系统端侧高效部署，与认知大模型、空间/语义感知模型构建分层端到端架构，完成从环境感知、高层决策到底层运动执行的跨模型协同；4. 对齐 Scaling Law 驱动的运动智能前沿，探索动作基模、世界模型驱动运控、多模态具身大模型等新范式，构建面向通用运动能力的统一架构与训练体系； 职位要求 1. 2027届毕业生，硕士及以上学历及以上，控制科学、计算机科学、机械电子、机器人等相关专业。2. 掌握机器人运动学/动力学基础，了解多刚体动力学建模、正逆运动学等核心算法；3. 具备强化学习理论基础，熟悉 PPO、SAC 等主流算法，有实际项目或课题经验；4. 熟练使用 Python，熟悉 PyTorch 深度学习框架，具备良好的代码规范和工程能力；5. 具备至少一种仿真工具（MuJoCo/Isaac Gym/PyBullet/Gazebo）的使用经验；6.
Company Description About Grab and Our Workplace Grab is Southeast Asias leading superapp. From getting your favourite meals delivered to helping you manage your finances and getting around town hassle-free, weve got your back with everything.
Company Description Do you want beneficial technologies being shaped by your ideas? Whether in the areas of mobility solutions, consumer goods, industrial technology or energy and building technology - with us, you will have the chance
Company Description Do you want beneficial technologies being shaped by your ideas? Whether in the areas of mobility solutions, consumer goods, industrial technology or energy and building technology - with us, you will have the chance